Seaborn绘制统计图

Seaborn基础使用摘要

简单案例：Seaborn库用于数据可视化，可通过导入库、设置主题、加载数据集和绘制关系图来创建图表。示例代码展示了如何使用内置的“tips”数据集来生成一个关系图，其中展示了账单总额、小费、时间、是否吸烟者等信息的分布。

直方图

直方图是展示数据分布的常见方法，通过条形图表示不同数据变量。示例中使用“penguins”数据集创建直方图，并调整直方图的宽度，以展示企鹅的鳍长分布情况。

散点图

散点图用于展示因变量随自变量变化的趋势。通过加载“mpg”数据集生成散点图，可以可视化汽车马力与每加仑英里数之间的关系，并通过不同的语义设置增加额外信息。

小提琴图

小提琴图结合了箱线图和核密度图，用于展示数值数据的分布情况。示例中，利用“brain_networks”数据集绘制小提琴图，展示了不同网络之间大脑活动的相关性。

热力图

热力图通过色彩展示矩阵中的数值大小。示例展示了如何使用“flights”数据集来创建热力图，揭示了不同年份和月份的乘客数量变化。

相关系数图

相关系数图用于展示变量间的线性相关程度。示例代码利用“brain_networks”数据集，通过聚类映射创建了相关系数图，揭示了不同网络之间的相关性。

多张图合并

使用FacetGrid模块可以合并多个图表，以便一次展示多个视图。示例代码中，通过生成一个包含不同速度数据的径向数据集，然后转换为长格式并用FacetGrid绘图，展示了不同速度下的分布情况。